把知识写进模型记忆到底行不行?这篇论文在 Qwen 和 DeepSeek 上做了实测,命中率数据挺扎眼,做记忆机制研究的值得看数据。
全部动态
Meta 开源了 816B 的 Muse Spark Open,主打 1M 上下文和 Agent 任务,作者还算清了要跑起来得 700GB 显存,看看你的卡够不够。
DeepSeek 这轮融资从 500 亿直接翻倍到 1000 亿元,估值却没涨,新进来的全是吉利、中芯聚源这种产业资本,还能顺带看看它科创板上市的筹备细节。
有人用 Codex 加 Deepseek-V4.1-Flash,让模型只写 JSON 就能自动生成会动的架构图,还能导出 GIF 和 MP4,画时序图、Sankey 图都行,做技术分享很实用。
拿 Minecraft 重建曼哈顿、白金汉宫这些真实地点来考模型找路,GPT-6 Astra 考了 85.6 分,开源的 DeepSeek-V4.1-Flash 才 23.9,差距很直观。
一个人用 ARTEX 加上 DeepSeek、GLM、Grok 和 Claude Code 就能打穿韩国多家银行,CrowdStrike 的报告把工具链讲得很细。
37FlowAI 拆解了 DeepSeek-V4.1-Flash 在 vLLM 上跑 agent 的优化细节,SWA bounded replay 能明显降低 TTFT,搞部署的可以看看。
vLLM 花三周把 DeepSeek-V4.1-Flash 跑快了 1.9 倍,AgentX 上吞吐 5.3 倍,还附交互图表拆解过程,做部署的可以看看。
Step 5 Preview 刚发布,作者拿发动机动画和3D抓娃娃机两个任务实测它,和 GLM-5.3、DeepSeek-V4.1-Flash、GPT-5.6 Sol 逐项对比耗时和成品质量,比看跑分实在。
有人在比 GPT-6-Luna 和 DeepSeek-V4.1-Flash 的实际成本,短上下文选 Luna,272K 以上大输入选 DeepSeek,做 agent 的可以看看怎么省钱。
DeepSeek 新发布的 V4.1-Flash 技术报告,优化了预填充计算、HBM 缓存、SSD/主机持久化缓存和缓存失效恢复,还用了近似的 SWA Bounded Replay 替代长期保存局部缓存状态。
DeepSeek 新出的 V4.1-Flash 模型,KV 缓存占用比之前版本小很多,适合做长上下文对话,比如百万级文本的对话,而且性能还更好。
DeepSWE测试发现DeepSeek V4.1-Flash的输入token消耗远高于输出,缓存命中率高,能大幅降低成本。
DeepSeek 发布了新模型,性能提升 4.87%,成本只有 0.07 美元,比很多模型便宜很多。
DeepSeek新发布的V4.1-Flash (Max)模型,任务成本比之前低,性能还提升了4.87%,在性能和成本上都有优势。
DeepSeek 新出的 V4.1-Flash (Max) 模型在 Agent Arena 排名第三,成本还特别低,适合做任务。
DeepSeek 新出的 V4.1-Flash 模型,现在可以直接在 Ollama 云端用了,比之前的 DeepSeek 模型好用、快、便宜。
寒武纪搞了个新东西,叫 Day-0,能让 DeepSeek-V4.1-Flash 模型直接在他们的芯片上跑,不用额外优化,挺厉害的。